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页数:380

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出版时间:2008-8

价格:35.00元

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isbn号码:9787113088071

丛书系列:

图书标签:

• C++
• 面向对象
• 程序设计
• 编程
• 计算机科学
• 软件开发
• 数据结构
• 算法
• 教学
• 教材
• 入门

《数据结构与算法基础》内容简介 前言：构建高效计算的基石 在信息爆炸的时代，无论是科学研究、工程实践还是日常应用，处理海量数据的能力已成为衡量系统性能的关键指标。本书《数据结构与算法基础》旨在为读者提供坚实的理论基础和实用的编程技能，帮助读者理解和掌握数据如何在内存中组织（数据结构），以及如何设计和分析解决特定问题的步骤（算法）。本书不涉及特定的面向对象语言特性（如C++中的继承、多态等），而是专注于独立于编程语言的底层逻辑和数学分析，为后续学习更高级的软件工程和系统设计打下坚实的基础。 本书的核心目标是培养读者的计算思维能力，使读者能够识别问题、抽象模型，并选择最高效的解决方案。我们将深入探讨抽象数据类型（ADT）的概念，并将其具体实现为各种经典的数据结构，同时辅以严谨的算法分析方法。 --- 第一部分：基础概念与计算模型 本部分内容为后续所有章节奠定理论基础，侧重于抽象思维和性能分析。 第1章：计算思维与问题抽象 本章首先阐述了什么是计算思维，以及如何将现实世界中的复杂问题转化为计算机可以处理的抽象模型。重点讨论了问题的规模（Input Size）的概念，这是进行复杂度分析的先决条件。我们将介绍算法的特性：正确性、效率、可读性。 第2章：算法效率分析：渐近符号 这是全书的理论核心之一。本章详细介绍了分析算法运行时间与空间占用的数学工具——渐近符号（Asymptotic Notations）。 大O表示法（$O$）： 描述算法的最坏情况效率上限。 大Omega表示法（$Omega$）： 描述算法的最好情况效率下限。 大Theta表示法（$Theta$）： 描述算法的精确复杂度（在最好与最坏情况相同时）。 我们将通过具体的例子，如线性搜索与二分搜索，展示如何计算和比较不同算法的运行时间函数，并明确区分$O(n)$、$O(n^2)$、$O(n log n)$和$O(2^n)$在规模扩大时的性能差异。我们也会简要讨论递归算法的主定理（Master Theorem），作为分析分治算法复杂度的有效工具。 --- 第二部分：线性数据结构与实现 本部分专注于处理元素之间存在明确顺序关系的数据组织方式。 第3章：数组（Array）的深入应用与内存模型 数组作为最基础的存储结构，本章将超越其基本定义，探讨其在内存中的连续性带来的优势（如缓存局部性）和劣势（如固定大小的限制）。我们将讨论动态数组（如可自动扩容的列表结构）的实现机制，包括何时以及如何进行昂贵的内存复制操作，并分析其摊还（Amortized）时间复杂度。 第4章：链表（Linked List）结构 链表提供了比数组更灵活的插入和删除操作。本章将详细剖析： 单向链表（Singly Linked List）： 结构、遍历与基本操作。 双向链表（Doubly Linked List）： 引入反向指针的优势与代价。 循环链表（Circular Linked List）： 适用于需要连续循环访问的场景。 本章将对比链表与动态数组在特定操作（如随机访问、头部插入）上的性能权衡。 第5章：栈（Stack）与队列（Queue）：受限的抽象数据类型 栈和队列是基于数组或链表实现的，但它们对外部操作施加了严格的限制（LIFO/FIFO）。 栈（Stack）： 重点介绍其应用，如函数调用栈的原理、表达式求值（中缀转后缀/前缀）。 队列（Queue）： 介绍标准队列、循环队列（用于优化数组实现）以及双端队列（Deque）的实现。 --- 第三部分：非线性数据结构：树与图 本部分进入复杂的数据组织形式，这些结构是构建高效搜索、排序和网络分析系统的基础。 第6章：树（Tree）结构基础 树是一种层次化的数据结构。本章从树的术语（根、叶子、深度、高度）开始，介绍通用的树结构及其遍历方法。 树的遍历： 深入讲解前序、中序、后序遍历的递归与非递归（使用栈）实现，并分析它们在不同应用中的用途。 第7章：二叉搜索树（Binary Search Tree, BST） BST是实现高效查找、插入和删除的关键。本章详细分析标准BST的平均和最坏情况复杂度。我们重点讨论BST在数据无序插入时可能退化成链表的问题。 第8章：平衡搜索树简介（AVL与红黑树的概念） 为了解决标准BST的性能退化问题，本章引入了自平衡树的概念。虽然不深入讲解复杂的旋转细节，但会明确阐述： 平衡因子： 保持树高度对数化的必要性。 AVL树与红黑树的作用： 它们如何保证所有基本操作的时间复杂度稳定在$O(log n)$。 第9章：堆（Heap）：优先级的实现 堆是一种特殊的完全二叉树，是实现优先队列（Priority Queue）的核心。本章重点介绍： 最大堆与最小堆： 结构特性。 Heapify过程： 如何在$O(n)$时间内将任意数组转化为堆。 堆的应用： 优先队列的操作以及堆排序（Heapsort）的实现与$O(n log n)$复杂度的证明。 第10章：图（Graph）结构与表示 图是描述实体间复杂关系的强大工具。本章涵盖图的基础理论和表示方法。 图的定义： 顶点、边、有向图、无向图、加权图。 图的表示法： 重点对比邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）的存储效率、空间占用以及对稀疏图和稠密图的适用性分析。 第11章：图的遍历算法 本章介绍两种基本的图遍历策略，它们依赖于所选用的数据结构（栈或队列）。 广度优先搜索（BFS）： 使用队列实现，适用于寻找最短路径（在无权图中）。 深度优先搜索（DFS）： 使用栈或递归实现，适用于拓扑排序和连通分量检测。 --- 第四部分：核心算法：排序与搜索 本部分专注于解决信息组织和检索的经典问题，并分析其效率。 第12章：基础排序算法分析 本章介绍直观但效率较低的排序方法，用于建立性能基准。 选择排序（Selection Sort） 插入排序（Insertion Sort）：重点分析其在近乎有序数据上的优秀性能。 冒泡排序（Bubble Sort） 第13章：高效比较排序算法 本章深入探讨时间复杂度达到最优（$O(n log n)$）的排序方法。 归并排序（Merge Sort）： 纯粹的分治思想体现，稳定的排序特性。 快速排序（Quick Sort）： 基于分区（Partition）的策略，分析枢轴选择对性能的巨大影响。 第14章：非比较排序方法 当数据范围已知且受限时，可以利用数据特性实现线性时间复杂度排序。 计数排序（Counting Sort） 桶排序（Bucket Sort） 基数排序（Radix Sort） 第15章：搜索算法与图的最短路径 本章回到搜索问题，并扩展到加权图环境。 二分查找（Binary Search）： 在有序数组上的$O(log n)$查找效率。 广度优先搜索（BFS）：在无权图中的最短路径应用。 迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm）： 使用优先队列（堆）解决单源最短路径问题，并分析其时间复杂度。 --- 第五部分：高级主题与应用 本部分简要介绍更复杂的数据结构和算法范式。 第16章：散列表（Hash Table） 散列表是实现平均$O(1)$查找、插入和删除的结构。本章侧重于原理而非具体编程实现。 散列函数（Hashing Function）： 设计原则与冲突（Collision）的产生。 冲突解决策略： 链式法（Separate Chaining）与开放寻址法（Open Addressing，如线性探测、二次探测）。 装载因子（Load Factor）对性能的影响。 第17章：贪心算法与动态规划概述 介绍两种重要的算法设计范式。 贪心算法： 局部最优选择是否导致全局最优。 动态规划（Dynamic Programming）： 引入最优子结构和重叠子问题，通过备忘录或表格化方法避免重复计算。 --- 总结： 本书《数据结构与算法基础》系统地覆盖了计算机科学中最核心的组织和处理数据的工具集。全书的重点在于抽象建模、性能分析和效率比较，帮助读者建立起一套严谨的、可量化的程序设计思维框架，为未来设计和实现任何复杂的软件系统打下不可动摇的数学和逻辑基础。

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我过去尝试过几本不同的C++书籍，它们要么过于偏重底层内存管理而忽略了面向对象的设计哲学，要么就是只停留在表面概念的罗列，缺乏将理论转化为实际工程能力的指导。然而，这本书在这方面的平衡掌握得恰到好处。它清晰地阐述了封装、继承、多态这三大支柱如何共同支撑起现代软件架构，并且在讲解每一种机制时，都会探讨其在实际项目中的优缺点以及替代方案。例如，在讨论封装时，作者深入对比了公有、保护和私有成员的使用场景，并结合实际的类设计案例，说明了过度暴露内部实现会导致多么严重的“耦合问题”。这种深入骨髓的剖析，让我对“好的设计”有了更深层次的理解，不再是机械地套用规则，而是真正理解了为什么要这样设计。阅读完后，我感觉自己看待老旧代码的眼光都变了，开始能够主动识别出那些“反模式”的设计，并思考如何用更面向对象的思维去重构它们。这种思维方式的转变，才是最有价值的收获。

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这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，那种沉稳的蓝色调配上简洁的字体，立刻就给人一种专业、严谨的感觉。我本来就是抱着学习新知识的心态翻开的，没想到里面的内容组织得如此清晰。它不像有些技术书籍那样，一上来就堆砌复杂的术语，而是循序渐进地引导读者进入C++的世界。作者似乎非常懂得初学者的困惑点，总能在关键的地方给出恰到好处的解释，让我感觉自己不是在跟一本死板的教材对话，而是在和一位经验丰富的导师交流。尤其是关于类和对象那一块，作者引入了一些非常生动的比喻，比如将类比作图纸，将对象比作按照图纸制造出来的实体，这种具象化的描述极大地降低了我的理解难度。阅读过程中，我经常会发现自己不自觉地停下来，思考作者提出的每一个设计原则，并且尝试在脑海中构建一个实际的应用场景。这种主动思考的过程，比单纯地阅读文字要有效得多，它真正帮助我把理论知识内化成了自己的理解框架。总的来说，这本书的导读部分做得非常出色，为后续深入学习打下了坚实的基础。

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这本书的附录部分，我个人认为是一个巨大的加分项。它没有像很多书那样简单地放上一些C++标准库的快速参考，而是聚焦于如何利用面向对象原则进行调试和性能优化。特别是关于异常处理机制的讲解，作者不仅说明了如何正确地抛出和捕获异常，还细致地分析了在不同继承体系下，如何设计一套健壮的错误恢复策略，这在大型项目中至关重要。还有一个环节，我印象特别深刻，是作者对“值语义”和“引用语义”在面向对象设计中的影响进行了深入的探讨。这不仅仅是C++的语法问题，更是深刻的设计哲学体现。通过对这两种语义的对比，作者帮助我们理解了何时应该偏向于使用对象拷贝以保证状态的独立性，何时又应该使用引用或指针来维护共享数据的一致性。这种层次感的讲解，使得整本书的知识体系非常扎实，它不仅仅是教会你如何写出能编译的代码，更是教你如何写出能够优雅地、健壮地运行在真实世界中的软件。这本书无疑是我书架上最常被翻阅的技术参考书之一。

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我得说，这本书在处理C++中的继承和多态性时，展现出了非凡的功力。这些概念往往是让许多程序员感到头疼的地方，但这里的讲解却显得游刃有余。作者没有满足于教科书式的定义，而是深入探讨了虚函数表（vtable）的工作原理，甚至不厌其烦地展示了底层是如何实现运行时绑定和动态派发的。对于我这种追求“知其所以然”的读者来说，这简直是宝藏。书中还穿插了大量的代码示例，这些例子不仅完整而且具有很强的可操作性，每段代码后面都会紧跟着一段详细的剖析，解释了每一行代码背后的设计意图和执行流程。我甚至将书中的一个示例程序在自己的IDE中运行了一遍，并根据书中的提示修改了几个参数，观察输出结果的变化，这种“动手实践+理论印证”的学习闭环体验非常棒。唯一美中不足的是，有些关于模板元编程的部分，感觉篇幅可以再稍微加深一些，毕竟面向对象的高级应用往往离不开模板的灵活运用，不过瑕不掩瑜，它已经远超出了我对一本入门到进阶书籍的预期。

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这本书的排版和印刷质量也值得一提，这对于长时间阅读技术书籍的读者来说至关重要。纸张的质感很好，墨迹清晰，即便是长时间盯着屏幕和纸质书切换阅读，眼睛的疲劳感也相对较低。更重要的是，作者在代码块的格式处理上极其用心。缩进清晰、关键字高亮、注释规范，使得那些复杂的代码结构一目了然。很多技术书在印刷时，代码块常常因为格式压缩而变得拥挤不堪，阅读体验直线下降，但这本则完全没有这个问题。它仿佛在用一种无声的方式告诉读者：“请慢下来，仔细看清每一个细节。”此外，书中还巧妙地加入了一些“设计模式”的引介，虽然不是重点，但这些片段如同在平坦的道路上设置了几个精致的观景台，让人在学习完核心概念后，可以抬头看看更广阔的软件工程图景，体会如何用面向对象思想去构建更健壮、更灵活的系统。这让这本书的实用价值得到了质的提升。

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